针对永磁同步电机系统中滑模控制器参数多且范围大难以整定,从而导致永磁同步电机控制效果不佳的问题,提出利用多智能体强化学习对滑模控制器参数进行整定的方法。该方法通过多个智能体共享奖赏的方式对控制器每个参数进行独立寻优,有效避免了不同参数选取范围差别较大而导致智能算法多参数同步寻优时产生的维度灾难问题。通过Python与MATLAB联合仿真,并与采用遗传算法整定参数的控制器进行比较,结果表明多智能体的多臂老虎机算法较遗传算法整定的速度滑模控制器在超调量、响应速度、抗干扰能力和鲁棒性方面具有明显的优势,验证了该方法能够有效地解决滑模控制器参数难以整定的问题。

为解决风力机控制系统在不同风况下稳定性差的问题,设计了一种变桨距自抗扰控制器,估计和补偿了系统未知环节和外界扰动,实现输出功率在不同风速下稳定输出。针对自抗扰控制器参数多且难以整合的特点,融入混沌粒子群优化(CPSO)算法优化控制器的参数,减少了参数整定的数目,提高了系统控制精度和效率。对额定功率为300 kW的风电机组在不同风速作用下进行仿真,结果表明,该方法可以快速调节风速变化引起的输出波动,能够使控制系统输出平稳且超调量小,具有较好的稳定性和鲁棒性。

针对模拟高海拔实验用的低压低氧舱，运用理论推导和实验拟合的方式建立了舱内气压变化过程的各环节数学模型。以控制舱内高度升降速度和保持模拟高度和高海拔氧分压恒定为目的，采用串级PID和PI控制方式，整定各闭环控制参数，建立了系统控制的Simulink仿真模型。仿真结果显示系统控制在100s内达到了目标升降速度，平稳达到设定高度并且能够长时间保持舱内模拟高度和氧气含量，满足实验舱模拟高海拔环境的要求。文章最后通过实验验证了模型和控制方式。

PID控制器是工业中应用最为广泛的控制器，实际工程中PID参数整定问题一直是困扰技术人员的问题之一，也一直是人们研究的热点。本文应用RGA失调因子法对基于MSP430单片机的便携式PID参数整定仪进行整定。并对便携式PID参数整定仪进行了功能分析，以MSP430 F169为核心控制单元完成了系统的软硬件设计。

本文介绍了电机试验自控系统，采用基于PC的soft PLC-WINAC对变频器进行参数整定和控制的方案，控制精确。

本文针对冷轧机组液压伺服位置系统存在不一致性而引起两侧位置不同步的问题,提出一种基于免疫粒子群算法(Artificial Immune Particle Swarm Optimization,AIPSO)的自抗扰同步控制方法。基于液压伺服位置同步系统数学模型,并针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,通过引入免疫粒子群算法以提升整定精度。最后,仿真验证结果表明所提方法有效的减小了同步控制误差,并具有良好的抗扰动能力。

建立车辆纵向制动动力学模型、Burckhardt轮胎模型以及液压制动器模型,设计了基于滑移率PID控制的汽车防抱死系统。以滑移率误差作为输入,经PID控制器输出制动压力调节信号传递到液压制动系统模型;采用粒子群优化算法对PID参数进行整定,结合路面附着系数估计实现PID控制典型路面工况的防抱死控制。在CarSim与MATLAB/Simulik的联合仿真环境中选取高中低附着路面工况进行仿真试验,结果表明:粒子群优化算法整定PID参数的防抱死系统能实现典型路面紧急制动过程中的车轮防抱死控制。

针对目前液压支架平衡缸采用PID控制参数整定效果不理想,响应速度不高、精度较低等问题,提出了一种基于改进粒子算法的液压支架平衡缸PID参数整定方法。通过对标准粒子群算法(PSO)的惯性权重和学习因子进行优化,以避免算法过早收敛,提高参数寻优效果,并以此建立了平衡缸PID控制系统的Simulink模型进行仿真。结果表明:改进PSO算法的PID参数调整相应速度较快,参数超调量和稳态误差更低,具备良好的参数整定能力。

针对利用经验试凑法或其他优化算法整定机器人自抗扰控制器参数,存在整定过程复杂、整定结果不是全局最优等缺陷,提出一种基于免疫粒子群融合算法的机器人自抗扰控制器参数整定方法。该方法将免疫算法的免疫信息处理机制引入粒子群算法结构中,解决了免疫算法优化过程繁杂冗长以及粒子群算法过早陷入局部最优的问题,实现了自抗扰控制器参数整定,快速找到全局最优解。MATLAB仿真结果表明:该方法提高了自抗扰控制器的响应速度和稳定性,适用于

针对热轧立辊电液伺服系统控制精度问题提出一种基于线性自抗扰控制器（LADRC）的控制方法。LADRC与传统的ADRC相比：去掉跟踪微分器（TD）只由线性扩张状态观测器（LESO）和线性组合（LSEF）组成这两部分只用线性函数实现可直接用Simulink模块建模。推导出LADRC参数的整定公式使参数调整过程大为简化。另外所采用的LADRC阶次比常规方法低一阶由此产生的误差再加上其他未知不确定外扰和未建模动态都归结为一个综合扰动量由LESO对其进行观测和补偿。仿真结果表明：LADRC控制器比传统的PID控制器具有更好的抗扰动能力、更强的鲁棒性。